Применение машинного обучения в анализе результатов астрохимического моделирования

Abstract

Представлен алгоритм ранжирования физических параметров в зависимости от их влияния на кинетику данной молекулы в процессе химических реакций в молекулярном облаке. С помощью математической статистики и машинного обучения «c учителем» удалось оценить важность каждого из заданных параметров для каждой молекулы, присутствующей в сетке реакций.

We present an algorithm to rank physical parameters according to their influence to the kinetics of a certain molecule in chemical reactions occurring in molecular clouds. Using mathematical statistics and supervised machine learning, we succeeded in estimating an importance of each of the studied parameters for each molecule in the chemical network.